多源大数据下的北京市居民就餐活动与城市空间关系探究

• 作者: 刘坚 孟斌 陈思宇 湛东升 陈喆
• 来源期刊: 人文地理
• 关键词: 文本信息挖掘 LDA模型 时空间行为 地理探测器 北京
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 中国时空间行为研究前沿|FRONTIERS OF SPATIOTEMPORAL BEHAVIOR STUDIES
• 页码范围: 63-72,183
• 页数: 11页
• 分类号: K901.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13959/j.issn.1003-2398.2021.02.009

摘要

融合了位置和文本信息的社交媒体数据为城市空间研究提供了有力的数据支撑,也为发现其背后隐藏的人类行为时空模式及规律提供了可能.本文构建了文本信息挖掘技术与空间分析有机结合的居民时空行为研究框架,利用2017年微博数据,采用BERT与Fast.AI结合的文本分类模型,结合LDA主题模型进行文本主题挖掘,对北京居民日常就餐活动的空间格局进行分析,并利用空间分析方法与地理探测器,探讨其影响因素.研究发现,北京居民就餐活动可以分为4类主题,即朋友聚餐类、日常餐饮类、普通餐饮类和特色餐饮类;四类主题就餐活动的热点区域大多分布在三环以内,形成了以工体—朝外—CBD商圈为中心的等级分布格局;居民就餐选择与餐饮服务设施的空间分布具有最强的一致性;结合城市POI等数据,发现居民日常就餐活动与城市空间结构之间存在空间同位模式.